複数のUAVによる協働飛行の未来は 再定義されつつあり その核心は 飛行制御と作業協働の 新しい理解にありますレース飛行から 複雑な任務の精密な実行まで人工パイロットを上回る速度と精度で任務を遂行している.チューリッヒ大学は,レース飛行制御アルゴリズムを最適化した.1人目の画像を制御信号に直接変換する飛行戦略は人間のパイロットと比べたり,それを超えることもできる.密集した障害物環境で安全で迅速に飛行できるようにするQiu et al. による適応型カリキュラム学習方法により,狭い環境におけるUAVの高成功率の通過の問題が解決されました.
しかし 飛行の成功は 制御だけでなく 効率的な情報共有とリアルタイム通信にも 依存していますノースウェスタン工科大学は"ファイアフライ"通信UAVを開発しました高度な統合された軽量設計と高度な通信リレー技術によって複雑な環境におけるUAV群の協働に重要なサポートを提供します.この通信の最適化は,Zhao et al によって提案された経路計画方法と技術的な鎖を形成します.強化学習モデルを通じてグループ経路の自動計画と紛争のダイナミックな調整を実現する.
一方,UAVの群れ作業計画が 知性への進捗をさらに進めており, 自然界における協働パターンから刺激された研究が注目されています.デング et al軸索の硬さとバイオニックデザインを組み合わせることで,静的な標的と動的な標的の両方を効率的に包囲し捕獲する.